Matlab实现光谱匹配技术：图谱对齐新进展

该存储库提供了用Matlab语言编写的光谱匹配算法，即图谱对齐的相关代码实现。图谱对齐技术被应用于克服光谱图卷积网络在处理脑部成像数据时的局限性。这一技术在2019年1月发表于《医学图像分析》的论文《皮层表面剥离的光谱嵌入中的图卷积》中有所描述。具体来说，该存储库的代码功能包括： - 从"数据集"文件夹中读取FreeSurfer脑表面数据。 - 计算脑图的频谱嵌入，即通过傅里叶变换或其他数学方法将脑图从空间域转换到频谱域。 - 将每个主题的光谱基础与数据集中的公共参考进行对齐，以减少不同数据集间的变异性。 - 将计算得到的嵌入、变换以及对齐后的光谱嵌入保存在"输出"文件夹中。 此外，该存储库包含一个名为"mat2pyt.py"的Python脚本，用于将Matlab生成的.mat文件转换为PyTorch可以处理的.pt文件格式，以便在深度学习算法中使用。这个功能对于将Matlab中处理好的数据转移到Python深度学习框架中进行后续分析或模型训练是非常有用的。 数据集方面，该存储库提供了使用MindBoggle和ADNI这两个开源数据集的指引，用户可以根据需要下载相应的数据集进行实验。 技术要求方面，运行此存储库中的代码需要Matlab版本为2018或更高版本，并且需要Python3以及PyTorch版本大于1.0。 使用说明如下： 1. 在Matlab中打开下载的文件夹，并运行"main.m"文件以执行1至4所述的功能。 2. 运行Python脚本"mat2pyt.py"来实现.mat文件到.pt文件的转换。 最后，该存储库鼓励用户在自己的工作中使用这些代码，并引用相关的论文以体现学术诚信。论文引用格式为： @article 从这个存储库的描述中，我们可以提炼以下知识点： 1. 光谱匹配技术：一种用于图谱对齐的方法，能够对光谱数据进行有效的比对和对齐，对于提高光谱图卷积网络的性能和准确性有着重要作用。 2. Matlab实现：Matlab是一种广泛使用的数值计算、可视化以及编程语言，它提供了一个强大的开发环境，特别适合处理图像处理、信号处理等领域的问题。 3. 脑图频谱嵌入：在脑科学领域中，频谱嵌入可以用于处理和分析脑表面的成像数据，通过数学变换将脑表面数据从空间域转换到频谱域，从而进行更深入的分析。 4. .mat与.pt文件格式转换：.mat是Matlab的数据格式，而.pt是PyTorch中用于存储深度学习模型和数据的格式。该存储库中的Python脚本允许用户在Matlab和PyTorch之间进行数据交换。 5. MindBoggle和ADNI数据集：这两个数据集为脑科学领域的研究者提供了丰富的脑部成像数据，支持用户在这些数据集上应用光谱匹配技术。 6. 深度学习框架PyTorch：PyTorch是目前非常流行的一个开源机器学习库，特别是在深度学习领域，它提供了灵活的编程环境和强大的计算能力。 7. 学术引用：引用他人的工作是学术研究中的基本道德和法律规定，它能够确保作者的学术贡献得到认可，同时为后续研究者提供参考依据。